你好，我是猫哥。这里每周分享优质的 Python、AI 及通用技术内容，大部分为英文。周刊开源在 Github 上，喜欢请给颗小星星支持下~
本期分享了 11 篇文章，12 个开源项目，全文 2000 字。
🦄文章&教程
作者试图分别用 50 行左右的 Python 代码实现一些经典的小型编程语言，包括最古老的编程语言之一 Assembly、1970 年代的 BASIC、Forth/MOUSE、Lisp 1.5、APL/K、PL/0 等，系列文章介绍了实现的过程和主要原理。
Django Girls 组织始于 2014 年，如今迎来 10 岁生日了！10 年里，来自 109 个国家/地区的 2467 名志愿者共举办了 1137 场免费的研讨会，来自 593 个城市的 24500 多名女性参加了活动。
3、venvstacks 简介：分层的 Python 虚拟环境
venvstacks 是一个基于 venv 的项目，将 Python 虚拟环境分成三层（运行时层、框架层、应用层），每层独立归档和发布。适用于复杂项目，或需要再不同组件间共享依赖的情况。（附：venvstacks 的起源）
文章建议不要让 API 的返回值使用命名元组，因为它同时支持基于索引和基于属性的数据访问，增加了不必要的复杂性。推荐的做法是用数据类、类型化字典等更清晰的数据结构。
Django 到明年将满 20 岁了，作者思考关于 Django 的一些话题，包括为什么它能长寿而且持续健康、核心团队的演变、Django 的几个支柱、添加新功能的挑战、即将添加的重大功能、Django 与生态系统的关系，等等。
Python 3.13 引入的自由线程该如何使用，以及它对 Python 应用的性能到底会带来多大影响？文章通过 PageRank 算法的多线程和多进程实现，比较了不同并发模型的性能。
关于 Python 项目管理和打包的综合指南，使用当前最火工具uv来演示，包括pyproject.toml的使用、入口点、模块、包、项目和库的区别、依赖关系、依赖组、依赖对象标识符、锁定和同步等等知识。
8、如何用 cProfile 和 snakeviz 分析 Python 代码？
介绍了如何用标准库中的 cProfile 来分析代码性能，并用snakeviz生成火焰图作可视化。解释了如何阅读和理解火焰图，通过火焰图识别性能瓶颈，通过实例演示性能优化的工作流程。
如何提高 Python 编程效率和生产力？这篇长文分享了 21 项 Python 编程小贴士，多数为初级内容，但示例和解释比较充分。
作者在 2024 机器学习会议期间，关于 ML 系统在开发、扩展、执行与协作、用户关系、会议活动等方面的反思。
11、Octoverse：Python 超越 JavaScript 成为 Github 最流行语言
Github 发布了今年的 Octoverse 报告，揭示了全球开发者社区的现状和趋势。在 AI 热潮和机器学习带动下，Python 终于超越 JavaScript 而登顶首位。（据预计，印度将在 2028 年成为 Github 上最大的开发者群体。）
🐿️项目&资源
在控制台中的简约的文件管理器，支持目录层级结构、多窗格视图模式、常见的文件操作、批量重命名、自动确定文件类型并用正确程序运行、标签页、书签、鼠标操作等。（star 15.6K）
将前景图以逼真的方式合成到背景图中，消除两者的不一致，使图像混合、绘图协调、生成阴影等。目标是解决与图像合成相关的所有问题。
支持在 Go 里调用 Python（基本类型、模块、函数）、在 Python 中调用 Go（将 Go 函数/结构体导出到 Python），使用常用库（matplotlib、gradio）作基本测试。
4、code-embedder：使 README 中的代码片段保持最新
这是一个 GitHub Action，可自动更新 Markdown 文件中指定部分的代码片段，无需人工干预。
包含一系列扩展 Git 功能的子命令，让你使用 Git 更流畅。
6、tinylangs：50 行 Python 代码实现其它编程语言
分别用不到 50 行 Python 代码实现 Assembly、BASIC、Lisp、MOUSE、TCL、k/simple 解释器、PL/0 解释器等编程语言。
应用于电话、视频会议、语音聊天等实时通信场景。（star 1.2K）
用 Python 代码绘制云系统架构，无需其它设计工具就可做原型设计。支持AWS、Azure、GCP、Kubernetes、阿里云、Oracle Cloud 等云服务商。（star 39K）
轻量级的、基于 Markdown 的笔记应用，具有任务管理功能。将 Markdown 文件转换为现代 Web 界面，支持任务、图像和代码片段。
读取流行的文档格式（PDF、DOCX、PPTX、图像、HTML、AsciiDoc、Markdown）并导出为 Markdown 和 JSON。支持扫描版 PDF，支持 PDF 文档理解，包括页面布局、阅读顺序和表格。（star 7.3K）
11、LibreTranslate：免费的开源机器翻译 API
免费开源的机器翻译 API，完全自托管，支持离线，翻译引擎是开源的 Argos Translate 库，不依赖 Google 或 Azure 等专有提供商。（star 9.6K）
用于创建和执行数据处理管道的工具，适用于复杂的文档处理任务。它提供了一个低代码、声明式 YAML 接口，用于定义 LLM 支持的复杂数据操作。（star 1.2K）
🐧 往年回顾
Python 潮流周刊#26：requests3 的现状（2023.11.11）
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